Building Resilience During COVID-19: Recommendations for Adapting the DREAM Program – Live Edition to an Online-Live Hybrid Model for In-Person and Virtual Classrooms
Notice bibliographique
Résumé
of parents have reported mental health symptoms in their children. Specifically, depressive symptoms, anxiety, contamination obsessions, family well-being challenges, and behavioral concerns have emerged globally for children during the pandemic. Without treatment or prevention, such concerns may hinder positive development, personal life trajectory, academic success, and inhibit children from meeting their potential. A school-based resiliency program for children (DREAM) for children was developed, and the goal of this study was to collaborate with stakeholders to translate it into an online-live hybrid. Our team developed a methodology to do this based on Knowledge Translation-Integration (KTI), which incorporates stakeholder engagement throughout the entire research to action process. KTI aims to ensure that programs are acceptable, sustainable, feasible, and credible. Through collaboration with parents and school board members, qualitative themes of concerns, recommendations and validation were established, aiding in meaningful online-live translation. Even though the original program was developed for intellectually gifted children, who are at greater risk for mental health concerns, stakeholders suggested using the program for both gifted and non-gifted children, given the universal applicability of the tools, particularly during this pandemic time period when mental health promotion is most relevant. An online-live approach would allow students studying at home and those studying in the classroom to participate in the program. Broader implications of this study include critical recommendations for the development of both online-live school programs in general, as well as social-emotional literacy programs for children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,039 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,009 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».